2026年的AI for Science赛道，正在经历一场从量变到质变的跃迁。北京率先发布AI4S产业新政，明确支持AI科学家自主实验室建设；晶泰控股的分子精准合成平台登上Nature Synthesis；中科院磐石2.0科学基础大模型已在数十家科研单位的上百个场景落地；思朗科技天穹3D科学计算机的高致病性病毒药物发现效率大幅提升。这些事件集中指向一个产业趋势：AI4S正在突破"辅助工具"的角色定位，向自主科学发现引擎进化。
北京市发布的AI4S新政对整个产业起到了明确的信号作用。政策明确提出支持建设AI科学家自主实验室，鼓励在药物发现、材料研发、气候预测等领域加速AI应用落地。政策还将AI4S相关项目纳入重点科研资助序列，为企业和科研机构提供了制度保障。在政策的推动下，北京已有多家科研机构和企业启动了AI4S实验室建设。这些实验室的显著特征是自动化实验设备与AI计算平台的深度集成，形成从虚拟筛选到实验验证的完整闭环。北京AI4S新政被视为全国AI4S产业化的重要风向标，预计将在更多城市得到复制和推广。从政策力度来看，北京此次出台的AI4S新政涵盖资金支持、人才引进和基础设施建设等多个维度。例如，对于建设AI科学家自主实验室的企业和机构，政府将给予最高5000万元的资金补贴。同时，政策还鼓励高校开设AI与交叉学科的联合培养项目，为AI4S产业储备人才。这些措施从制度层面为AI4S产业化扫清了障碍，让科研人员和企业家敢于投入、敢于创新。
中科院发布的磐石2.0科学基础大模型是AI4S自主能力提升的典型代表。该模型采用"通专一体"技术路径，融合了数学、物理、材料、天文等八个学科的知识，能够在文献调研中将数周的工作压缩到20分钟，报告制作效率提升5到10倍。更为关键的是，磐石2.0不仅仅是加速了科研人员的工作，它开始扮演"科学家助手"的角色。模型在化学性质预测、谱到分子结构预测、蛋白质位点预测等任务上已经领先领域专用模型，达到国际最佳效果。这意味着AI不仅可以帮科学家"算得快"，还能帮科学家"想得对"。深圳河套学院联合苏州国家实验室推出的Owl灵鉴多智能体系统，则进一步将AI的能力延伸到了实验操作层面。该系统不依赖仪器的开放接口，而是通过智能体以与人类专家相同的方式操作仪器界面，覆盖了六类精密仪器的操作，在晶体结构解析中工作量减少50.6%。微观形貌分析耗时从9分钟缩短至7.5分钟，AI独立完成率从33%提升至80%。这些数据说明，AI在实验室里的角色正在从"辅助工具"转变为"独立操作者"。
思朗科技的天穹3D科学计算机为AI4S提供了一个极具说服力的产业化案例。这台基于100%国产自主创新MaPU架构的超级计算机，能够将静态的蛋白质结构变为动态的运动轨迹，找到约85%的疾病相关蛋白上的成药口袋。在国家重大生物安全战略需求的牵引下，天穹3D科学计算机支撑了多个国家级应急科研攻关项目，显著提升了高致病性病毒药物发现、抗体设计及靶点筛选的效率。天穹产生的大量蛋白质运动数据，还为AI4S科学发现模型提供了高质量的训练数据，形成了"算力-数据-模型"的正向飞轮。思朗科技CEO在WAIC期间的分享中透露，天穹系统已经在多个重大疾病领域的药物靶点发现中发挥了关键作用。传统方法需要数月甚至数年的蛋白质动力学模拟，天穹可以在数天内完成，大大加速了药物研发的早期阶段。同时，天穹产生的蛋白质动态数据被用于训练新一代AI4S模型，使模型的预测精度不断提升。
据行业研究机构统计，全球AI4S市场规模在2026年上半年已突破80亿美元，预计全年将超过180亿美元。中国AI4S市场增速明显快于全球平均水平，特别是在药物发现和材料研发两个领域增长最为显著。在大分子药物设计方面，AI4S已经能够从头设计具有特定功能的多肽和蛋白质分子，这在几年前还是难以想象的技术高度。AI4S的产业格局呈现清晰的层级结构。底层是算力基础设施，包括天穹3D科学计算机等专用硬件。中间层是基础模型和平台，以磐石2.0、晶泰的分子合成平台为代表。应用层则覆盖新药研发、新材料发现、气候预测、合成生物学等多个领域。每一层的突破都在加速下一层的发展。从市场投融资角度看，2026年上半年全球AI4S领域的投资额同比增长超过80%，头部创业公司的估值快速攀升。资本的涌入正在加速AI4S产业的基础设施建设和应用场景拓展。从"写论文"到"做实验"，从"辅助计算"到"自主发现"，AI for Science正在经历一场深刻的角色转变。这场转变的最终目标，是让AI成为科学家的研究伙伴，而不是工具。当AI能够像一位合格的实验室助手一样，独立完成数据分析和实验设计，科学发现的效率将得到巨大提升。